package leetcode.top100;

import java.util.PriorityQueue;
import java.util.Queue;

/**
 * 给定一个数组，它的第 i 个元素是一支给定股票第 i 天的价格。
 * <p>
 * 如果你最多只允许完成一笔交易（即买入和卖出一支股票一次），
 * <p>
 * 设计一个算法来计算你所能获取的最大利润。
 * <p>
 * 注意：你不能在买入股票前卖出股票。
 * <p>
 *  
 * <p>
 * 示例 1:
 * <p>
 * 输入: [7,1,5,3,6,4]
 * 输出: 5
 * 解释: 在第 2 天（股票价格 = 1）的时候买入，在第 5 天（股票价格 = 6）的时候卖出，
 * <p>
 * 最大利润 = 6-1 = 5 。
 * <p>
 * 注意利润不能是 7-1 = 6, 因为卖出价格需要大于买入价格。
 * 示例 2:
 * <p>
 * 输入: [7,6,4,3,1]
 * 输出: 0
 * 解释: 在这种情况下, 没有交易完成, 所以最大利润为 0。
 *
 * 类似问题见{@link leetcode.a_总结分布.Code04_买股票问题}
 * @date 2020/4/8 23:31
 */
public class Code121_股票最佳时机1 {
    /**
     * 方式1：暴力遍历
     */
    public int maxProfit1(int[] prices) {
        if (prices == null || prices.length <= 1) return 0;
        int max = 0;
        //对当前位置，找0-i-1的最值
        for (int i = 1; i < prices.length; i++) {
            for (int j = 0; j < i; j++) {
                max = Math.max(max, prices[i] - prices[j]);
            }
        }
        return max;
    }

    /**
     * 方式2：使用小跟堆。每次遍历找前面最小元素。
     */
    public int maxProfit2(int[] prices) {
        if (prices == null || prices.length <= 1) return 0;
        int res = 0;
        Queue<Integer> minQ = new PriorityQueue<>();
        minQ.offer(prices[0]);
        for (int i = 1; i < prices.length; i++) {
            res = Math.max(res, prices[i] - minQ.peek());
            minQ.offer(prices[i]);
        }
        return res;
    }

    /**
     * 方式3：遍历过程中，记录当前位置i之前的最小值。一直更新，用当前位置去减去min.
     * 和方式2思路一样。
     */
    public int maxProfit3(int[] prices) {
        if (prices == null || prices.length <= 1) return 0;
        int res = 0;
        int min = prices[0];
        for (int i = 1; i < prices.length; i++) {
            res = Math.max(res, prices[i] - min);
            min = Math.min(min, prices[i]);
        }
        return res;
    }

    public static void main(String[] args) {
        int[] arr = {7, 1, 5, 3, 6, 4};
        System.out.println(new Code121_股票最佳时机1().maxProfit2(arr));
    }
}
